智能制造技術在衛品行業的應用

劉偉 科大智能科技股份有限公司

目前，衛生用品行業在生產工藝、生產設備、產品質量的改進升級方面投入了大量的精力，但是在經營管理方面還有較大的提升空間。利用新的智能制造技術，可以幫助企業面對新的互聯網沖擊、柔性制造的沖擊，降低企業運營成本。

如果既能通過工藝的改進提高產品的質量和核心競爭力，又能通過智能制造技術獲得更大的柔性、降低運營成本，那么，企業在未來的市場競爭中就將擁有更強的競爭力。

1 新形勢下衛生用品行業面臨的沖擊與挑戰

目前，“互聯網+”對各行各業都帶來了巨大的影響和沖擊。衛生用品行業處于消費端，以終端消費品的方式呈現在消費者面前。所以，在消費者購買行為受到互聯網電商影響的大背景下，設備制造商、產品生產商、品牌商需要提前布局，在與更多的電商渠道或者互聯網渠道合作的過程中，對制造過程逐步進行優化。

1.1 行業生產模式亟需向柔性制造升級

“互聯網+”帶來更多小批量、多品種的業務需求，生產商要根據訂單柔性地使用生產設備并安排每天的生產，滿足網上或者分銷渠道的需求。

B2B/B2C混合營銷模式需要支持柔性制造的智能生產線，以及能夠負載海量SKU及電商消費高峰的智能物流。即使電商的需求增長，更大的出貨量還是在B端，通過分銷商、經銷商的網絡進行銷售。這就決定了未來很長時間，生產商將保持一種混合式增長模式，既有線上的訂單，又有線下渠道的訂單。生產商需要一個很好的智能制造體系，來維持兩種增長模式。

渠道和客戶需要更加敏捷的訂單響應，實時透明的訂單執行過程將成為標配。通過智能制造技術對企業進行賦能，讓生產企業也能擁有一流電商公司那樣的物流和訂單響應能力，這也是互聯網帶來的沖擊。

1.2 消費者購買行為改變，產品個性化突出

消費者購買行為的多樣化，對產品本身和產品的外包裝都有多樣化的要求。一方面，由于線上/線下的促銷活動，或者試用裝等，需要對產品進行更加靈活的組合，這些都要通過包裝來實現。如，多少片或多少件組成一個獨立的包裝；有一些高端產品，可能是單件就需要有一個獨立的包裝。這些都會給生產過程帶來新的影響。

由于訂單的多樣性，在訂單頻繁切換，SKU非常多的時候，如何做到盡量不出錯并且花費的時間盡量短，就需要通過互聯網和數據分析技術，自動推送工藝參數，同時在線監測設備的工作，包括成品率、合格率等，間接地指導生產車間的生產調度。后續對接的包裝設備，還要根據訂單的變化、包裝規格的變化，進行快速、敏捷的調整，適應新的包裝。這就是對生產設備以及包裝設備的新需求。

1.3 后端揀配包裝需提升自動化程度

衛生用品行業屬于典型的成本領先型行業，在生產環節，設備的自動化程度已經很高，但是在成品下線之后，很多企業還需要大量的人力進行包裝、搬運，甚至是裝卸貨車，這些環節消耗的人力成本在整個企業的成本占比可能是逐年上升的。

通過自動化的物流機器人、搬運機器人，自動化的倉儲設備，可以降低后端的人力成本，提高產品發貨的及時性。包括對貨車的裝車計劃、行車路線等進行適當的規劃，降低運費，目前該技術在衛生用品以外的行業都得到了很好的應用，在衛生用品行業里也有很好的解決方案可以嘗試。

1.4 衛生用品行業供應鏈協同是發展趨勢

實際上，把一個產品交付到消費者手上，是由多家供應鏈企業協作完成。在這個過程中，如何實現信息的互聯互通，以更加準確的銷售預測、訂單預測、采購預測，讓整個供應鏈上的參與企業庫存數量降到相對較低？我們可以借助大數據，通過一些算法，打通供應商、制造商、渠道商/客戶的信息壁壘，實現多級產品庫存協同策略，更加準確地進行需求預測和判斷。

同時在供應鏈協同的過程中，通過軟件，實現原材料收貨單據、產品發貨單據電子化流轉，減少邊界環節流程損耗，讓整個供應鏈的運作達到更高的效率。

圖1 供應鏈協同發展

圖2 電子化單據傳遞

2 衛生用品企業智能制造解決方案

面對新的形勢和變化，衛生用品企業如何運用智能制造技術？

2.1 數據驅動的運營管理

首先要從數據的角度對企業做一個數字化改造，對企業所有產品的生產工藝及全生命周期的產品信息建立檔案，包括生產過程的工藝數據、產品的批次數據、質量合格數據、發貨數據等。建立企業大數據存儲與智能分析處理中心，為智能工廠提供智能決策分析，負責從需求到發運，供應鏈計劃、訂單管理與執行；生產與計劃管理；供應鏈協調運作、渠道配送；營銷數據集成，包括需求感知與引導、訂單狀態、發運信息、直銷/電商和渠道客戶信息等。

圖3 數據化管理模型

主要數據模型可分為任務數據、工藝數據、質量數據、資源數據、制品數據等5個方面。

任務數據，主要是分析訂單的結構及下單的規律，把過去服務的客戶訂單都形成任務分析數據。

工藝數據，產品工藝不斷升級換代，核心是把工藝參數和產品的批次綁定在一起，一旦產品端產生質量問題，可以追溯定位到底是哪個環節出現了問題，再進一步有針對性地建立質量管控的閉環。

質量數據，建立從原材料IQC到生產過程P2C的質量點，再到產品O2C的質量點，把質量點信息做成一個電子證書，也就是產品質量合格證的電子版，以這樣的媒體或者介質把它保存下來，把這個數據發送給渠道，或者是下游經銷商，就可以更好地保證產品質量。

資源數據，企業的經營者必須詳細了解企業的資源，比如工廠有哪些生產設備、設備的表現、生產能力、有沒有更大的潛力可挖、需不需要做維護保養，這些都是跟資源有關系的數據。

制品數據，就是從原材料庫存到車間在制品的庫存，再到成品的庫存，通過同一套物流技術來進行監測，對物料需求進行計算時，就能把所有物料全維進行分析。

2.2 生產物流自動化

我們建議從物流的角度來切入，改造現有的制造業工廠。現在衛生用品行業生產設備的水平已經很高，自動化程度、智能化程度也非常高，但是在車間里、生產線上，各個工序之間的組織還有很多環節可以再優化。

圖4 優化流程的關鍵環節

圖4所示為優化流程的關鍵環節，其中需要一些硬件設備來實現在不同的工藝流程和生產制造環節的自動化，如MES生產制造執行系統、WMS倉儲管理系統和MM物料系統等。比如，在第三個環節生產制造環節，生產制造過程需要用到原材料，而原材料是儲備在倉庫里，對于倉管來說就需要有一套系統，知道此時此刻正在生產的訂單，下一個小時需要從倉庫里出哪些物料，送到幾號機臺。以前這些都是靠人工進行維護，未來將實現全自動化，通過傳感器采集車間生產設備的速度數據，根據設備的實時產量以及訂單的需求量，通過MES系統預測送原材料的時間。原料可能是卷材，上料比較費時費力，可通過機械手將卷料抓起來，自動地插入生產設備里，在節省送料時間的同時實現智能送料功能。

通過每個環節的智能制造技術挖掘，實現倉儲、生產車間、生產機臺三者的信息和物料的協同聯動，讓倉儲能更加智能地服務于生產設備。同時在生產設備下線的成品，能夠比較快地進入到倉儲，進行下一步的發貨。智能制造就是實現衛品先進設備的數字化聯網，實現物料端到端的供應鏈預測與自動化物流智能送料。自動化車間物流、生產設備完全聯網，通過物料緩存位監控實現機臺自動叫料，減少因缺料引起的非工時，并通過與立體倉儲出入庫模塊對接，避免物料擁堵現象。

通過使用自動化，可以帶來明顯的好處：第一，有效防止原材料使用的錯誤；第二，防止跳工序，保證生產工序的完整性；第三，全過程的信息采集，可以實現雙向追溯；第四，實時掌握生產計劃和完成情況，做出相應的調整。

對于規模較大的制造企業來說，排產是很難的課題，首先要考慮物料是否齊全，要不要發起采購需求，其次排產能不能達到設備開工量大、開工效率高的要求。在這個過程中，可以通過數據分析，結合自動排產系統，實現排產過程自動化，同時實時掌握生產進度，一旦有插單、跳單或者比較緊急的生產任務時可以靈活調整生產過程。

圖5 生產全過程管控工作流程

結合APS排產系統，以及MES生產制造執行系統，就可以讓機器人來服務生產設備，讓生產設備開工率更高。如圖5所示，假定企業已建立自動化倉儲，倉儲可以同時儲備原材料和成品，中間的搬運通過輸送線、機器人等自動化物流設備進行，但物流指揮調度通過WMS系統和MES系統協同執行，這樣可以實現全景的生產過程可控。尤其在車間的物料管控方面，往往有一個盲區，就是在車間的線邊存放物料，因為那里離開了倉儲，所有權轉移到車間。通過RFID或者掃碼標簽技術，我們可以很快地盤點出在車間到底有多少正在生產的物料，有了這些信息，排產計劃可以更精準，減少浪費。

2.3 營銷物流自動化

營銷面對的是消費者，就是要把貨物從工廠車間里送到倉儲，再從倉儲交付到消費者手里。營銷物流自動化一般要建設自動化立體倉儲，提高成品倉儲土地利用率；實現成品發貨無人化/少人化24小時運作，提高庫存周轉率；采用堆垛機式立庫應對B2B托盤式發貨，采用多穿車密集庫應對B2C紙箱式發貨。豐富的上架/揀配策略，保證嚴格的先進先出，精準的盤點數據保持賬實相符。ASN單據電子化流轉，增強了制造商與渠道商的對接效率。在工廠園區內規劃貨車交通管制方案，通過建設TMS運輸管理系統并對接ERP，實現訂單發貨計劃自動生成貨車裝車計劃及運輸路線，并實施在途信息監控。

營銷物流自動化主要帶來以下幾個方面的好處：

● 無縫對接的信息系統實現從訂單到交付的數據閉環，并通過數據共享優化庫存、備貨、補貨及盤點計劃。

● 支持線上/線下營銷模式，自動對接第三方電商平臺定時讀取訂單數據，通過軟件算法自動進行波次計算和拆分生產下架任務，并適應電商節發貨高峰的作業效率。

● 針對日常裝/促銷裝的頻繁切換，采用Kiva機器人下架，以及貨到人揀配及包裝方案，建設自動封箱機及紙箱/包裝容器自動貼標及交叉帶分揀線，完成貨物拆零及揀配。

2.4 深度的設備連線與績效優化

圖6 營銷物流自動化流程

智能制造解決方案還有一個重要方面，就是通過深度的設備聯網實現績效優化。如何讓生產設備運行更快、效率更高？科大智能現在正在實施“設備上云”計劃，通過云端監測生產數據、工藝數據、維護保養數據等，構建以工藝綜合效率為核心指標的生產績效。假設給整廠設定一個目標——整廠的工藝綜合指標達到90%以上，然后對生產設備的速度、時間和質量合格率這3個因素分別進行監測，如果達不到設定的目標，系統會自動進入預警，同時通過報表分析出原因，如排產不合理、物料輸送不及時、設備調試時間過長、設備老化等。通過大數據分析，還可以給出生產改進和管理提升方面的經驗和建議。

3 總結與展望

在衛生用品行業推廣智能制造技術可能面臨一些問題，大家會有一些擔心。

● 商業數據的分享合作亟待改善

大家都意識到數據有價值，但是往往擔心數據的隱私和安全性。目前隨著云計算技術的發展，數據保密技術越來越好，安全性風險微乎其微。

● 智能工廠投資收益的不確定性

傳統的工廠改造成智能工廠需要比較大的投資，而投資收益不確定，往往企業在決策的時候，會擔心建成之后能不能達到收益，企業現有的人員結構能不能培養出一個隊伍去管理。針對這個問題，科大和京東合作提供價值鏈解決方案，有顧慮的企業可以使用其中一些供應鏈的基礎工具，甚至是以租代建。

● 智能產品、智能服務需求存在不確定性

目前，電商、互聯網發展迅速，未來是不是電商能一統江山，大家判斷不一樣。最穩健的策略就是既要擁抱互聯網、擁抱電商，同時又能連接現在B端的線上服務。

● 衛品企業的智能制造基礎準備尚需時日

對于生產企業來說，可能對信息化、自動化技術不一定很了解，企業信息化的基礎不一樣，需要根據具體客戶的工廠情況、實際生產經營現狀，定制化適合的解決方案。

● 衛品行業亟需提供智慧工廠整體解決方案的產品制造商和系統集成商

在整個衛生用品行業里推廣智能制造，需要構建一個生態環境，不同的服務商提供不同的材料、設備和服務。科大智能提供智能制造的解決方案和生產技術，大家一起合作，形成一個生態系統，共同去面對行業的挑戰和未來的機遇。

衛生用品企業智能制造的整體框架見圖7，計算機通過網絡可以接收訂單，企業的控制中心接收全方位的數據，通知倉儲在正確的時間把物料由機器人控制搬運到車間某一個生產設備上料點。生產設備在生產過程中，物聯網采集數據，通過監控中心可視化地監控生產效率和生產的成品，通過自動化物流運送到倉儲進行分類存放，再通過分揀技術、訂單技術進行柔性發貨。同時，生產設備的工藝技術、訂單技術資料可以存放在企業的“私有云”里進行跨區域的共享。在這個框架下運作，企業可以降低生產經營成本，把更多的精力花在改善工藝和質量上，真正提高市場占有率。

圖7 衛生用品企業智能制造整體框架

智能制造的過程應該是端到端的解決方案，就是從原材料進廠開始到成品出廠結束，中間所有環節都是可控、可追溯、可視化的。其中有一些大量消耗人力的環節可以嘗試通過機器人、自動化設備來解決，由此逐步形成智能制造。

國家對智能制造扶持的力度很大，各省經信委都有相關的建設資金為企業提供支持，未來，智能制造將為整個衛生用品行業的發展提供更多助力。